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Dynamic regression with recurrent events

机译:与经常性事件的动态回归

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摘要

Abstract Recurrent events often arise in follow‐up studies where a subject may experience multiple occurrences of the same event. Most regression models with recurrent events tacitly assume constant effects of covariates over time, which may not be realistic in practice. To address time‐varying effects, we develop a dynamic regression model to target the mean frequency of recurrent events. We propose an estimation procedure which fully exploits observed data. Consistency and weak convergence of the proposed estimator are established. Simulation studies demonstrate that the proposed method works well, and two real data analyses are presented for illustration.
机译:摘要摘要经常发生在后续研究中出现的后续研究,其中受试者可能会遇到同一事件的多种事件。 大多数具有经常发生事件的回归模型默许地承担了协变量的恒定影响,这在实践中可能不是现实的。 为了解决时变效果,我们开发了一个动态回归模型,以瞄准经常性事件的平均频率。 我们提出了一种充分利用观察到数据的估算程序。 建立了拟议估计人的一致性和弱收融。 仿真研究表明,所提出的方法运作良好,并提出了两个真实数据分析。

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